在回声消除中，舒适噪声生成(Comfort Noise Generator，CNG)算法是一种常用的技术，它被用来减轻回声消除过程中产生的不适感和声音失真。舒适噪声生成算法通过添加特定的噪声信号来模拟人耳的听觉特性，以改善声音的自然度和舒适度。舒适噪声生成算法的基本原理是通过将噪声信号与回声消除处理后的信号进行混合，使得混合信号在听觉上更加自然和舒适。舒适噪声生成一般需要以下几个步骤，首先是进行背
一、傅里叶变换：著名学科劝退师傅里叶变换，一度被推上了玄学的位置。这位说，了解了它，能改变你，认识世界的方式。那个说，我喜欢信号系统，但是看了2周的傅里叶变换，放弃了。也有很多人，写了科普教程，有零基础教程、保证看懂教程、掐死教程。但是，当他们亮出数学公式的那一刻，很多人陷入沉思：我……是从哪里开始，就已经看不懂了……这些现象，激发了我强烈的表演欲望，我要登上舞台，为大家表演。我的表演，如果你看不
Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理
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2024-08-09 08:52:58
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Noiseware 是 Imagenomic 公司出品一款专门用于降噪的滤镜，该公司的另一款滤镜 Portraiture 是深受国人喜爱的人像磨皮插件。Noiseware 也可以用于磨皮，但它的主要功能还是用于对暗光环境、高 ISO 及长时间曝光等情况下拍出的照片的降噪。 Noiseware 是一款屡获殊荣的全局降噪滤镜，能智能分析和检测噪点，确定噪点等级，依赖其噪点抑制引擎及颜色保护机
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2024-10-12 22:35:44
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# Python声音去噪算法：维纳滤波
在现代音频处理领域，声音去噪是一个非常重要的任务。它可以有效提升音频信号的质量，从而提供更好的听觉体验。维纳滤波（Wiener Filtering）是一种经典的声音去噪技术，能够根据信号的统计特性动态调整滤波器的参数，从而实现有效的噪声抑制。本文将介绍维纳滤波的基本原理，并提供一个基于Python的示例代码，以帮助读者理解其在声音去噪中的应用。
## 维
原创
2024-10-16 04:11:28
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# 使用Python调用FFmpeg进行声音去噪的指南
在音频处理过程中，去噪是一个重要的步骤。FFmpeg是一个强大的音视频处理工具，可以帮助我们实现这一目标。本文将带领您通过一个简单的示例，使用Python调用FFmpeg来完成声音去噪的任务。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现声音去噪：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装FFmpeg |
原创
2024-08-16 07:35:33
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FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising-非常经典！引言相关工作MAP Inference Guided Discriminative LearningPlain Discriminative LearningFFDNet网络结构噪声水平映射子图像去噪检查噪声水平映射的作用(预印版上有正交正
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2024-06-03 10:23:42
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智能耳机人机交互智能声学终端智能耳机
智能音箱智能听力器喇叭单体
动圈喇叭新材料
DLC石墨烯陶瓷单位吸音材料智能芯片
阵列式麦克风声纹传感器演算法
降噪算法智能听力保护ANCANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施，即在声源处降噪、在传播过程中降噪及在人耳处降噪，都是被动的。为了主动地消除噪声，人们发明了“有源消声”这一技术。ANC(Active Noi
作者：孟赛斯前言音频质量的优化是一个复杂的系统工程，而降噪是这个系统工程中的一个重要环节，传统的降噪技术经过几十年的发展已经陷入了瓶颈期，尤其是对非平稳噪声的抑制越来越不能满足新场景的需求。而近几年以机器学习/深度学习为代表的AI技术的崛起，为特殊场景下的音频降噪带来了新的解决方案。声网Agora 伴随着在线音视频直播服务的发展逐渐形成了自己的积淀，本文是声网Agora 音频技术团队出品的特殊场景
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2024-09-19 10:31:11
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1. http://www.leiphone.com/news/201406/record.html关于手机录音和降噪那些事 本文作者是科通芯城的何顺义工程师。想必大家都有这样的经历：接到朋友从火车站、地铁、会场、KTV等场合打来的电话，有时候很难听清楚，有时候却听得很清晰。这是为什么？通常我们会认为是对方信号不稳定，所以通话质量有好有坏。其实不然，这种环境下能否听清对方讲
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2024-01-31 23:11:32
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱减法模型实际听觉环境中，肯定是含有噪声的，那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是怎样体现的呢？一种普遍被使用的方法是：採集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加，即模型是信号的直接叠加，这就要满足
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2016-03-30 16:38:00
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import osimport sysimport random as rdimport uuidimport timefrom pydub import AudioSegmentimport nump
原创
2022-01-05 14:08:03
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图像去噪声知识点python代码c++代码 知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有均值去噪声高斯模糊去噪声非局部均值去噪声双边滤波去噪声形态学去噪声这里暂时先说上面的三个方法，后面我们会在分享完相关知识点之后再来说。python代码import cv2 as cv
import
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2023-06-28 20:38:47
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在数据处理和计算机视觉领域，去噪声是一个关键任务。尤其在使用Python进行图像分析时，我们常常需要开展噪点检测和去噪的工作。这篇博文将详细描述如何在Python中处理噪点检测去噪的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
近几年，Python的图像处理库已经经历了多次版本更新，这些更新引入了多种新特性，使得噪点检测和去噪变得更加高效。
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【技术实现步骤摘要】一种基于深度神经网络的音频降噪方法本专利技术涉及歌唱领域的音频降噪方法，特别是一种基于深度神经网络的音频降噪方法。技术介绍现实生活中的语音音频信号或是歌声音频信号，往往都不是纯净的，都伴有各种各样的噪声。而音频降噪的目的就是尽可能的去除音频信号中的噪声，使音色转换后的歌声更纯净，从而改善音频的质量，提高它的清晰度以及可懂度。传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的贝叶斯估计法、子
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2023-08-21 15:29:54
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一、图像处理——滤波过滤 ：是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析 ：将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。 在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或
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2023-08-11 18:08:33
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一、 声音的读与写以下将用到python自带的wave模块进行操作。声音文件的读取 以下以wav文件为例。 使用wave模块进行声音的读取操作是：wave.open(r"wav文件路径",“rb") ‘rb‘表示命令为只读模式。 wav.open命令后将返回一个wave_read对象，通过调用wave_read的方法可以获取wav文件的参数。 wave_read对象的方法有以下几种: (假定已经执
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2023-06-09 13:18:04
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广告关闭2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。这也是使用 python 标准库的方法，我们可以把写好的一些可复用的函数，封装成模块然后发布到python的本地库中。 然后在其他的程序就可以导入你这个写好的模块了。 简单来说模块就像一个常用的零件，例如组装一个高达模型时，可以把现成的零件拿过来使用，加快我们的组装速度，如果
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2023-08-23 19:59:28
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字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
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2023-08-21 10:28:47
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采用小波变换的特点来估计图像噪声的标准方差是一种相对较好的方法, 因为小波变换后, 图像的能量主要集中在尺度大的子带, 而尺度小的高频子带系数的幅度较小、能量较低。
因此, 当噪声较大时, 可将最高频率子带的系数全部看成是噪声, 由此来估计噪声的标准方差。D onoho和 Johnstone 提出在小波域中噪声标准方差的估计公式σ = MAD
